Die Abhängigkeit beschleunigter Blutspurenmuster von Laufgeschwindigkeiten und bewegungsassoziierten Armpendelbewegungen

Abstract

Blutende Opfer, oder Tatbeteiligte mit Blutanhaftungen hinterlassen typischerweise beim Fortbewegen, bzw. beim Verlassen von Tatorten Blutspuren in Form von Tropfspuren, deren Form und Verteilung mögliche Rückschlüsse auf die jeweilige Bewegungsgeschwindigkeit und Bewegungsrichtung gestatten. Die vorliegenden Experimente wurden mit dem Ziel durchgeführt, unter kontrollierten und standardisierten Bedingungen Bodenspuren in Abhängigkeit von drei Bewegungsgeschwindigkeiten (Gehen, Joggen und Rennen) und mit jeweils zwei unterschiedlichen bewegungsassoziierten Armpendelbewegungen (frei schwingender Arm und festgehaltener Arm) zu generieren. Mittels eines frei schwingenden Arms wurde ein kontrollierter und harmonisch koordinierter Bewegungsablauf z.B. beim Verlassen von einem Ort des Geschehens nachgestellt, wohingegen ein am Körper fixiert gehaltener Arm als Modell für eine blutende, bzw. blutbehaftete Person diente. Diesbezüglich stellt sich unter anderem auch die Frage nach der verbliebenen Handlungsfähigkeit, mit der eine verletzte Person einen Tatort verlässt. Hierbei spielt neben der Morphologie einzelner Blutstropfen auch die Erkennung und Interpretation der entstandenen Spurenkomplexe eine wichtige Rolle. Anhand der Ausprägung und Formgebung der Bodenspuren kann neben der metrischen Analyse der einzelnen Bluttropfen eine zusätzliche Untersuchung der Bewegungsgeschwindigkeit erfolgen. Hierzu wurden von 5 Probanden jeweils unter standardisierten Bedingungen auf einer mit reisfesten Papier ausgelegten Laufstrecke von insgesamt 10 Metern Tropfpfade erzeugt. Diese Strecke wurde in jeweils drei Geschwindigkeiten (Gehen, Joggen und Rennen) sowie mit einem schwingenden und einem am Körper fixiert gehaltenen Arm zurückgelegt. Die blutende Verletzung wurde durch eine am rechten Arm handrückenseitig angebrachte, artifizielle Blutungsquelle (Öffnung eines Transfusionsschlauches) imitiert. Für die Erzeugung der Blutspuren wurde im Vorfeld der Experimente humanes Blut durch die hiesige Blutbank entnommen. Auf Grundlage der erwarteten Blutspurenverteilungsmuster wurden im Vorfeld verschiedene Variablen definiert. Die experimentell erzeugten Blutspurenmuster wurden fotodokumentiert, deskriptiv kategorisiert und anschließend mittels der Analysesoftware Digimizer® in Bezug auf metrische und geometrische Eigenschaften semiquantitativ ausgewertet. Anhand eines schrittweisen Vorgehens erfolgte die Auswertung und Interpretation der entstandenen Blutspurenkomplexe. Zunächst wurde die morphologische und deskriptive Analyse der Blutspurenmuster in Relation zu den Bewegungsgeschwindigkeiten und den bewegungsassoziierten Armpendelbewegungen vorgenommen. Hierbei konnte bereits durch eine rein visuelle Interpretation der Spurenbilder eine Unterscheidung in die drei Geschwindigkeiten sowie zwischen den durchgeführten Armhaltungen erfolgen. Mit zunehmender Bewegungsgeschwindigkeit entstanden charakteristische bogenförmige Blutspurenmuster, die an Schleifen (englisch „loops“) erinnerten, wobei die Länge und Breite der „loops“ in Abhängigkeit von der Schrittlänge (p < 0,05) und der Geschwindigkeit (p < 0,001) statistisch signifikant zunahmen. Im Unterschied dazu, erhielt man vornehmlich bei gehenden Bewegungsgeschwindigkeiten mit am Körper fixiert gehaltenem Arm spitz zulaufende Blutspurenmuster, die an Wellen erinnerten (englisch „waves“) und ebenfalls einen statistisch hochsignifikanten und geschwindigkeitsabhängigen Zuwachs ihrer Länge und Breite aufwiesen (p < 0,001). Ferner fielen bei beiden Spurenbildern sogenannte „Tropf-in-Tropfmuster“ auf, wobei statistisch hochsignifikant mehr „Tropf-in-Tropf Spuren“ beim „Gehen“, als beim „Rennen“ resultierten (p < 0,001). Mittels einer Diskriminanzanalyse wurde in einem letzten Schritt geprüft, ob anhand der erfassten Länge und Breite der vorliegenden Spurenbilder eine Schätzung der Bewegungsgeschwindigkeit gelingt. Versucht man eine Differenzierung zwischen allen drei Geschwindigkeiten, so gelang eine korrekte Klassifikation nur in ca. 59% der Fälle. Beschränkt man sich nur auf die Geschwindigkeiten „Gehen“ und „Rennen“, so werden hochsignifikant ca. 89% der Fälle richtig-positiv zugeordnet (p < 0,001). Berücksichtigt man zusätzlich die Schrittlänge, so kann man eine richtig-positive Zuordnung der Spurenbilder in 99% der untersuchten Fälle erzielen (p < 0,001). Durch die Vermessung der Spurenlängen ließen sich innerhalb der untersuchten Geschwindigkeitsklassen statistische Differenzen nachweisen (p < 0,0001). Eine neu vorgestellte Diskriminanzfunktion ermöglicht die Einteilung der Spurenbilder in „Gehen“ und „Rennen“. Jedoch kann allein anhand einer solchen Längenbestimmung und ohne Zuordnung in die beiden Formklassen „loop“ und „wave“ keine definitive Aussagen darüber erfolgen, ob der blutbehaftete Arm nun geschwungen, oder fixiert am Körper gehalten wurde. Somit sind Rekonstruktionen zum vermeintlichen Bewegungsablauf bei Fällen insbesondere dann problematisch, wenn eine eindeutige Musterzuweisung durch Artefakte nicht gelingt, oder eine unscharfe Abgrenzung zwischen überlagerten Blutspurenbildern vorliegt. Insbesondere durch sogenannte Nachtatverhalten, wie z.B. durch Rettungskräfte zusätzlich verursachte Blutspurenmuster, können primär dem eigentlichen Tatgeschehen zuzuordnende Blutspurenmuster überlagert werden und die Interpretation von Blutspuren erschweren. Letztendlich zeigen die vorliegenden Untersuchungen auf, dass die Analyse und Interpretation von Blutspurenmustern im Abgleich mit systematischen wissenschaftlichen Untersuchungen gelingt, sodass hierdurch eine praktische Anwendung auf einen konkreten Fall aus dem rechtsmedizinischem Alltag möglich ist.

The correlation between accelerated bloodstain patterns and speed of motion in accordance to different arm movements. When leaving a crime scene, bleeding victims or blood stained assailants typically leave bloodstain patterns with a characteristic distribution and shape depending on the direction and speed of travel. Following experiments were conducted with the objective of generating bloodstain patterns with three different motion speeds (walking, jogging and running) and two different associated arm movements. By using a swinging arm with an artificial blood source, a mock crime scene with a controlled and coordinated leaving of a person was imitated, whereas a person with a missing arm swing was chosen to imitate a possible bleeding injury. In this regards, the question of a remaining actionability of a severely injured person might be of high importance. Concerning the methodology of analysis of these blood stain patterns, it is advisable to not only take a look at the shape and morphology of a single blood stain but rather considering an overall view of the analyzed bloodstain pattern complexes. This starts by recognizing and evaluating the shape and distribution of the drip trails, exhibiting a series of bloodstains and possibly reflecting the dynamic of a chain of action behind a bloodshed event. An exclusive formal and systematic analysis of the drip trails might not reflect a sufficient view of a mostly multidynamical chain of action. In this study we aimed to experimentally verify such reconstructive analysis of bloodstain patterns. Studies were performed by using a test course with underlying tear-resistant paper and a total distance of ten meters. Five test persons were selected, irrespective of gender and age. The distance was covered by each test person with three different motion speeds (walking, jogging and running) and two different arm movements (“swinging arm” and “no swinging arm”). In order to imitate an artificial bleeding source, an open transfusion lane was standardized fixed on the back of the right hand. Prior to this, human blood was obtained by blood donation in corporation with local blood donation services, respecting medical guidelines regarding the experimental use of human blood. Furthermore, all experiments were approved by the Ethics Committee of the University of Saarland. In the forefront of the trials, metric variables were defined according to the expected outcome of the bloodstain patterns. The resulting bloodstain patterns were photo documented, followed by a descriptive categorization of the patterns and finally analyzed by using Digimizer® as analysis software for obtaining metric and geometrical values. Through using a stepwise approach, the interpretation and analysis of bloodstain patterns started with a descriptive and morphological categorization of the geometrical formation of the bloodstains in relation to the motion speed and arm movement. At first sight, one could easily identify characteristic patterns of the experimental generated drip patterns. When moving slowly with a swinging arm, typical “loops” were created. In contrast, a slow movement with a non-swinging arm resulted in patterns resembling “waves”. The length and width of these looped and waved drip trails significantly increased in correlation to the step length (p < 0.05) and speed of motion (p < 0.001). Morphometrical analysis of blood stains revealed no significant differences between stain diameters in relation to the speed of motion and arm movement. Despite that, satellite spatters resulting from blood dripping into blood were detected at both arm movements, whereas deposition was reciprocal to increase in speed. Thus, a higher number of drop-in-drop stains were counted at slow movements (p < 0.001). By using a discriminant analysis, it was tested if an estimation of speed by means of the length and width of these patterns was succeeded. Including all speeds (walking, jogging and running), a correct classification was achieved in 59% of the cases. When limiting the classification to “walking” and “running”, a significant, correct classification was achieved in at least 89% (p < 0.001). Furthermore, a maximum classification result of nearly 99% could be attained, by additionally referring to the step length (p < 0.001). In conclusion, a decisive analysis of the distribution and dimension of loop- and wave-like drip patterns, including the speed of movement and biomechanical properties of a moving person (i.e. arm movement), highly benefits a professional crime-scene reconstruction. Moreover, additional information on the motion sequence offers further knowledge on a remaining actionability of a person of interest. By referring to the length and width of these characteristic formed blood trails, a classification of speed can be generated. A new discriminant formula for differentiating between blood trails caused by walking and running movement is presented. The given results prove the fact, that a personal examination and measurement of bloodstain patterns by the bloodstain analyst is necessary, especially when scene processing efforts, like artefactual created bloodstains by the emergency medical technicians, have to be considered. In summary, it is advisable to compare experimental findings with concrete realistic case works, thus underlining the necessity of conducting experimental studies when examining realistic case works.